エンジニアとしての
経験を活かす

元々はエンジニアだった秋本さん。どのような経緯でデータサイエンティストに転身を？

秋本
（データサイエンティスト） 僕はもともと数学が好きで、それが活かせる仕事としてエンジニアを選択しました。データを見るのが得意なので、データエンジニアとしてキャリアを積んでいましたが、自身のバックグラウンドが活かせるデータサイエンスという分野にも強く惹かれていました。

その際にJDSCを知り、「ここでならエンジニアとしての経験を活かしつつデータサイエンスの仕事ができるのではないか」と思えたので、キャリアチェンジを選択しました。今のところ抵抗なくジョインできています。

小山内（エンジニア） 私もAIシステムの開発は経験が無く、これまでのエンジニアやデータ分析の経験をそのまま活かせるのか?は不安な気持ちもありました。
しかし、実際の業務では一般的なシステム開発のノウハウをAIシステムの開発にどう生かすか?という視点で考える際にこれまでの経験が役に立っていますし、新しい分野であるがゆえにベストプラクティスを探していく過程が難しさもありつつ、面白いと感じています。

秋本
（データサイエンティスト） そうですよね。データサイエンスといっても、ただモデルを構築するだけでなく、それをクライアントが実運用できるものにしないと意味がない。そのためには Web 開発等のエンジニアとして全体的なスキルは必ず必要になると思います。特に最近では MLOps という分野が発展していることもあって、エンジニアとデータサイエンティストとの垣根は低くなっていると感じます。

小山内（エンジニア） 確かにデータサイエンティスト以外の職種でも、プロダクト開発を接点にデータサイエンスの領域に関わる事は多いですよね。私も、 モデルのパフォーマンスを高めるためにデータの流れをどう設計するか?といった要素を日々検討するので、必然的にデータサイエンスについて学ぶことになります。

社内ではどのような開発体制をとっているの？

秋本
（データサイエンティスト） 社内のプロジェクトではスクラムによる開発を行っています。データサイエンティストとエンジニアが同じスクラムに入り、積極的に意見交換を行いながら開発を重ねています。

小山内（エンジニア） 私が関わっているプロジェクトは、まだプロトタイピングのフェイズで実際の開発はまだこれからなのですが、データサイエンティストからモデルの特徴を説明してもらったり、逆にプロダクトマネージャーが届けたいユーザー体験からモデルへの要求を伝えたりと、活発に議論が行われています。
モデルを作る人・システムに実装する人の両者が""本当に価値のある体験を届けれるか?""という観点で目線を合わせながら、コミュニケーションを取れるのは非常に良い事だと思います。

秋本
（データサイエンティスト） 僕が経験してきた会社の中ではデータサイエンティストとエンジニアの組織は分かれていることが多かったので、この開発体制については新鮮ですね。両者がお互いのことを理解しようと学習を重ねており、JDSCにとって、とても大きなプラスになっていると感じています。